原創
2024/10/30 17:55:53
來源:米兰体育官网入口
作者:Tian
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本文摘要
大家普遍在思考“企業(ye) 已經使用了基於(yu) 大模型的機器人與(yu) 基於(yu) RAG的知識管理,為(wei) 什麽(me) 人工座席與(yu) 機器人座席的回答水平還是無法達到預期?”許多企業(ye) 盡管投入了大量的資源和技術,但表現卻始終不盡如人意,實際上,問題的根源可能在於(yu) 如何定義(yi) 和積累知識
近期在一次線下活動中,我們(men) 與(yu) 多家知名企業(ye) 的CIO與(yu) 客服負責人收集了一份問卷,其中80%的人將問題指向到知識庫。
大家普遍在思考“企業(ye) 已經使用了基於(yu) 大模型的機器人與(yu) 基於(yu) RAG的知識管理,為(wei) 什麽(me) 人工座席與(yu) 機器人座席的回答水平還是無法達到預期?”許多企業(ye) 盡管投入了大量的資源和技術,但表現卻始終不盡如人意。
實際上,問題的根源可能在於(yu) 如何定義(yi) 和積累知識。
01 定義(yi) 知識
不要把有價(jia) 值的知識拒之牆外
企業(ye) 在進行服務數字化轉型中往往忽視了一線座席在實際工作中的經驗和技巧。一線座席在與(yu) 客戶的每一次互動中積累的知識是非常寶貴的,它們(men) 不僅(jin) 反映了客戶的真實需求,更是經過實踐驗證的有效解決(jue) 方案。這些隱藏在日常對話中的知識,由於(yu) 其高度的針對性和實用性,更值得被積累下來。例如在連鎖商業(ye) 、零售、製造業(ye) 等多個(ge) 行業(ye) 中,客服麵臨(lin) 的一個(ge) 共同問題是:每個(ge) 客服在解決(jue) 投訴、谘詢過程中積累的經驗總結沒有形成係統化的知識管理。
這導致了成功經驗、客戶高頻問題等無法標準化、規模化輸入到知識庫,從(cong) 而造成了經驗的浪費。另外,由於(yu) 缺乏來自真實客戶問題的知識內(nei) 容,個(ge) 別客服在服務過程中產(chan) 生的錯誤回答可能會(hui) 持續出現,從(cong) 而降低了問題處理效率,增加了客戶投訴的可能性。

“成功經驗”無法助力一線(圖)
02 積累知識
從(cong) 人工到大模型轉型案例
其實很多企業(ye) 已經注意到成功經驗的價(jia) 值,並在較長一段時間中進行知識抽取與(yu) 分析。但傳(chuan) 統人工流程工作量極大且存在較多主觀判斷。
低效!基於(yu) 人工的知識抽取與(yu) 分析
該企業(ye) 業(ye) 務管理團隊向一線客服下達知識采編任務,一線客服線下將自己應用到訪客服務過程中的知識進行梳理後,發送給業(ye) 務管理團隊,梳理的過程中可能需要去調閱以往曆史的對話記錄,也可能僅(jin) 憑自己的記憶或者經驗,知識管理團隊收到匯總的知識後,進行無效信息的剔除、重複信息的去重。
匯總處理完成以後進行知識的入庫,入庫前需要檢查表格裏的知識與(yu) 知識庫裏知識的相似度,然後人工去判斷哪些知識需要做新增,哪些知識需要做更新,每隔一段時間,都需要再進行一遍該步驟。
該體(ti) 係為(wei) 一線客服、知識管理團隊帶來了極大的工作量,而且人工篩選經常出現主觀、更新不及時、更新錯誤等情況。

轉型!用大模型知識抽取與(yu) 分析
米兰体育官网入口推出了基於(yu) 大模型技術的人工會(hui) 話和通話錄音的知識抽取、分析功能,正是為(wei) 了解決(jue) 這一問題。
該企業(ye) 使用米兰体育官网入口產(chan) 品後,業(ye) 務管理團隊可設定定時任務,係統將自動推送會(hui) 話記錄,推送後,知識庫進行會(hui) 話記錄的批量知識沉澱,並基於(yu) 大模型自動剔除無效對話內(nei) 容,抽取有效的問答信息,同時進行話術潤色並自動與(yu) 知識庫裏的知識內(nei) 容進行比對、提供知識入庫建議,幫助座席班長、知識管理團隊高效進行知識維護,並建立沉澱後問答對與(yu) 入庫知識的綁定關(guan) 係,方便跟蹤數據來源,最終還可以在報表中體(ti) 現一線客服對新增或更新知識的貢獻情況。

從(cong) 企業(ye) 運營的角度來看,大模型的知識抽取與(yu) 分析顯著提高了知識維護效率與(yu) 可靠性,降低了知識維護的人工成本,構建了有效的企業(ye) 知識庫。基於(yu) 此企業(ye) 人工座席服務水平、機器人服務水平、客戶滿意度均得到提升,直接增強了企業(ye) 市場競爭(zheng) 力。
在當今以客戶為(wei) 中心的時代,能夠提供卓越客戶體(ti) 驗的企業(ye) 必然能夠在市場競爭(zheng) 中脫穎而出。米兰体育官网入口將繼續致力於(yu) 幫助企業(ye) 提升獲得客戶、經營客戶的能力。
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